股票市场系统性风险的实证研究 ——下行β系数估计
发布时间：2021-07-19 20:03
β系数作为衡量系统性风险的重要指标,在风险管理和投资分析中发挥了重要作用。传统CAPM资本资产定价模型在研究β系数时采用收益率的方差度量风险,将其定义为未来的不确定性,即可能存在正收益,也可能出现负收益,理性投资者对两种结果持相同态度。在实际投资过程中,投资者往往更厌恶下行风险,同时我国股市近来也一直处于低迷状态,因而本文重点讨论股票市场下行风险中的系统性风险,即下行β系数的估计。下行风险的度量方式有多种,半方差可以满足投资者关于风险的真实想法,在险价值（VaR,CVaR）等可直观地得到不同概率下对应的最大损失,极值理论（EVT）可通过描述尾部的分布去估计极端尾部风险。以上方法重点针对下行风险整体分布,而忽略了具体的系统性风险影响因素。本文将传统β系数与半方差理论、VaR等理论相结合,从沪深300指数随机选取60支股票作为样本,计算不同方法对应的下行β系数。其中,在利用VaR估计下行β系数时,采用阈值模型（POT）中重要的Hill估计量描述尾部指数,并通过放宽参数k的选择范围计算不同下行风险水平对应的系统性风险。实证研究结果显示大部分股票的下行β系数高于传统β系数,利用半方差模型得到的...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
沪深300指数、航发动力（600893）QQ图
图 4.3 沪深 300 指数、航发动力（600893）QQ 图平稳性检验主要采用 ADF 检验，原假设存在单位根。如表 4.2 所示，ADF值远远大于临界值（-3.25）的绝对值，概率 P 无限接近 0.000，因此拒绝原假设，即不存在单位根，序列已经平稳。具体检验过程如下：
图 4.5 航发动力（600893）ADF 检验结果4.3 下行风险β系数的估计结果4.3.1 基于 CAPM 理论的β系数估计结果基于传统 CAPM 理论β系数度量方法包括定义法，模型法和单一指数法。在实证分析中，以 ， 表示单一指数法，定义法对应的β系数估计结果。以航发动力（600893）为例， 回归结果如图 4.6 所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]多重时间标度鞅半方差与加权鞅半方差β系数研究[J]. 周佰成,侯丹,孙小婉. 数理统计与管理. 2017(03)
[2]基于GARCH-VaR模型的开放式基金风险度量[J]. 黄崇珍,曹奇. 统计与决策. 2017(01)
[3]均值—方差模型与均值—半方差模型的实证分析[J]. 李晓,李红丽. 郑州航空工业管理学院学报. 2011(06)
[4]VaR风险度量下的β系数:估计方法和实证研究[J]. 姚京,袁子甲,李仲飞,李端. 系统工程理论与实践. 2009(07)
[5]金融市场风险计量与优化[J]. 高全胜. 武汉工业学院学报. 2004(03)
[6]基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析[J]. 陈守东,俞世典. 吉林大学社会科学学报. 2002(04)
[7]应用极值理论计算在险价值（VaR）——对恒生指数的实证分析[J]. 周开国,缪柏其. 预测. 2002(03)
[8]有关风险测度及组合证券投资模型研究[J]. 张喜彬,荣喜民,张世英. 系统工程理论与实践. 2000(09)
[9]股票市场风险指标计量研究[J]. 吴明礼. 数量经济技术经济研究. 1998(09)
博士论文
[1]基于统计学习理论的安全第一投资组合选择[D]. 杨扬.河北大学 2015
硕士论文
[1]基于VaR对商业银行β系数的测算研究[D]. 晁昊.首都经济贸易大学 2017
[2]基于CVaR和安全第一思想的投资组合模型[D]. 余楠.江西财经大学 2016
[3]上市公司基本特征对股票Beta系数影响程度的量化研究[D]. 韩行行.北京交通大学 2016
[4]均值方差投资组合模型与随机矩阵相关应用[D]. 丁晓峰.中国科学技术大学 2015
[5]基于CAPM-GARCH-M模型对β系数的估计研究[D]. 任晓萍.南京大学 2014
[6]基于CVaR风险度量角度的投资组合优化模型的理论与实证研究[D]. 黄秀路.西南财经大学 2013
[7]Telser的安全第一准则下的最优CRP组合投资策略[D]. 郑珍.兰州大学 2012
[8]下方差风险计量模型及其改进[D]. 靳灵莉.西南财经大学 2011
本文编号：3291337
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
沪深300指数、航发动力（600893）QQ图
图 4.3 沪深 300 指数、航发动力（600893）QQ 图平稳性检验主要采用 ADF 检验，原假设存在单位根。如表 4.2 所示，ADF值远远大于临界值（-3.25）的绝对值，概率 P 无限接近 0.000，因此拒绝原假设，即不存在单位根，序列已经平稳。具体检验过程如下：
图 4.5 航发动力（600893）ADF 检验结果4.3 下行风险β系数的估计结果4.3.1 基于 CAPM 理论的β系数估计结果基于传统 CAPM 理论β系数度量方法包括定义法，模型法和单一指数法。在实证分析中，以 ， 表示单一指数法，定义法对应的β系数估计结果。以航发动力（600893）为例， 回归结果如图 4.6 所示：
【参考文献】：
期刊论文
[1]多重时间标度鞅半方差与加权鞅半方差β系数研究[J]. 周佰成,侯丹,孙小婉. 数理统计与管理. 2017(03)
[2]基于GARCH-VaR模型的开放式基金风险度量[J]. 黄崇珍,曹奇. 统计与决策. 2017(01)
[3]均值—方差模型与均值—半方差模型的实证分析[J]. 李晓,李红丽. 郑州航空工业管理学院学报. 2011(06)
[4]VaR风险度量下的β系数:估计方法和实证研究[J]. 姚京,袁子甲,李仲飞,李端. 系统工程理论与实践. 2009(07)
[5]金融市场风险计量与优化[J]. 高全胜. 武汉工业学院学报. 2004(03)
[6]基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析[J]. 陈守东,俞世典. 吉林大学社会科学学报. 2002(04)
[7]应用极值理论计算在险价值（VaR）——对恒生指数的实证分析[J]. 周开国,缪柏其. 预测. 2002(03)
[8]有关风险测度及组合证券投资模型研究[J]. 张喜彬,荣喜民,张世英. 系统工程理论与实践. 2000(09)
[9]股票市场风险指标计量研究[J]. 吴明礼. 数量经济技术经济研究. 1998(09)
博士论文
[1]基于统计学习理论的安全第一投资组合选择[D]. 杨扬.河北大学 2015
硕士论文
[1]基于VaR对商业银行β系数的测算研究[D]. 晁昊.首都经济贸易大学 2017
[2]基于CVaR和安全第一思想的投资组合模型[D]. 余楠.江西财经大学 2016
[3]上市公司基本特征对股票Beta系数影响程度的量化研究[D]. 韩行行.北京交通大学 2016
[4]均值方差投资组合模型与随机矩阵相关应用[D]. 丁晓峰.中国科学技术大学 2015
[5]基于CAPM-GARCH-M模型对β系数的估计研究[D]. 任晓萍.南京大学 2014
[6]基于CVaR风险度量角度的投资组合优化模型的理论与实证研究[D]. 黄秀路.西南财经大学 2013
[7]Telser的安全第一准则下的最优CRP组合投资策略[D]. 郑珍.兰州大学 2012
[8]下方差风险计量模型及其改进[D]. 靳灵莉.西南财经大学 2011
本文编号：3291337
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